1. Apprendre
    2. /
  2. Cours
    3. /
  3. Próbkowanie w Pythonie
Connected

Exercice

Dokładny rozkład próbkowania

Aby określić, jak bardzo zmienia się estymator punktowy (statystyka próbki), który cię interesuje, musisz znać wszystkie możliwe wartości, jakie może przyjąć, oraz jak często każda z nich występuje. Innymi słowy, musisz znać jego rozkład.

Rozkład statystyki próbki nazywamy rozkładem próbkowania. Gdy możemy go wyznaczyć dokładnie – bez korzystania z przybliżeń – mówimy o dokładnym rozkładzie próbkowania.

Przyjrzyjmy się ponownie rozkładowi próbkowania wyników rzutów kośćmi. Tym razem użyjemy pięciu ośmiościennych kości (z wartościami od jeden do osiem).

Biblioteki pandas, numpy i matplotlib.pyplot są wczytane ze swoimi standardowymi aliasami. Dostępna jest również funkcja expand_grid(), która przyjmuje jako argument słownik par klucz–wartość. Definicja funkcji expand_grid() znajduje się w dokumentacji pandas.

Instructions 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Rozwiń siatkę reprezentującą pięć ośmiościennych kości. Utwórz DataFrame z pięcioma kolumnami ze słownika, nazwanymi die1 do die5. Wiersze powinny zawierać wszystkie możliwe kombinacje wyników rzutu pięcioma kośćmi, z wartościami od 1 do 8.